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垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总

而keyword LLM真的让我眼前一亮的，之前对关键词抽取的理解，一直是从文本中找到正确的词语，在传统检索中使用同义词等方法来提高检索效果。

垂直领域大模型开源模型汇总

用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程

当然Slicer也有Python脚本工具，把多个音频放在指定的文件夹内，一个命令就可以自动完成切割。

声音 sovits

结构化Prompt必备基础：5分钟学会Markdown语法，实现提示词创作自由！

它是一种轻量级的标记语言，可以在纯文本中添加格式化的元素。

Prompt 提示词 Markdown

金融领域Prompt工程方法浅析

大模型具有非常强的自然语言处理能力，可以完成诸如机器翻译、问答、文本生成等在内的多种复杂语言任务。

prompt 大模型

【ComfyUI】爽玩必备！6大插件汇总推荐

它一共包含了【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。

大模型

国产“小钢炮”MiniCPM3-4B：小参数，大能量！

最大上下文长度：4K -> 4K -> 32K MiniCPM 3.0 的上下文处理长度大幅提升至 32K，支持长文本的处理。

MiniCPM3-4B 大模型

强！推荐一款自动化神器Autolt：不再重复工作！

，由于这个弹框是属于操作系统的而非浏览器，Selenium程序就无法进行后续的操作了，这时侯就我们就可以使用AutoIt编写自动化脚本，来执行后续的自动选择文件的操作。

Autolt 自动化

评论能力强于GPT-4，上交开源13B评估大模型Auto-J

成对回复比较的排行榜结果评论生成任务的排行榜结果示例注：本节提供的示例已由原始英文文本翻译为中文下图例 1 为成对回复比较

Auto-J 大模型

GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

上下文信息存在于用户领域，并且应该与任务规范一起被包含在提示词中，而任务规范存在于不确定的文档领域，在那里，LLM 只是一种可以预测下一个标记的预测器。

开源模型

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

本文汇总了这些官方权威教程的所有文章，内容包括： · OpenAI官方GPT最佳实践的六个策略，共6篇文章

ChatGPT 大模型

大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

这种方法不涉及对模型参数的修改或重新训练，而是通过精心设计的提示文本来操纵模型的行为。

大模型

大模型微调方法总结

但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题： ● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法（论文发表于 2021 年）都或多或少有其它性能问题

开源模型

ChatGPT Prompt提示词课程（斯坦福吴恩达 | OpenAl）指南篇极简笔记

原则一：清楚、明确的指令 1、使用分隔符标识重要文本如用''' *** ---等，例：请对如下文本进行摘要''' 文本内容 ''' 注意内容与提示词的冲突即，避免需要处理的内容包含某指令

prompt 大模型

超实用的通用ChatGPT指令！

文案提示 1.

ChatGPT 提示词

国内厂商语音识别与Whisper评测：现状与概况对比

本文旨在通过对国内几家主要厂商的语音识别技术与 Whisper 技术进行评测和对比，以期更全面地了解国内语音识别技术的现状与概况。

语音识别 Faster-Whisper

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